37、大规模推荐系统中缓存数据挖掘的应用与语义 Web 服务分类检索模型

大规模推荐系统中缓存数据挖掘的应用与语义 Web 服务分类检索模型

在当今数字化的时代，推荐系统和语义 Web 服务在各个领域都发挥着重要作用。推荐系统能够根据用户的偏好和行为为其提供个性化的推荐，而语义 Web 服务则能让用户更智能地查找和使用网络服务。本文将探讨大规模推荐系统中缓存数据挖掘的应用，以及一种用于语义 Web 服务分类、搜索和检索的多智能体系统 BAX - SET PLUS。

大规模推荐系统中缓存数据挖掘的实证研究

在推荐系统中，为了提升系统性能，缓存技术是一种常用的优化手段。genSpace 缓存已经部署到生产系统中，尽管当前由于用户数量较少可能暂时不需要，但为了了解使用缓存后在实际应用中的潜在改进，进行了一项实证研究。

• 实验设置

  • 数据库规模变化 ：实验中改变数据库的行数，范围包括约 3500、10000、100000 和 100 万行，以此来测量其对用户推荐查询的平均响应时间和吞吐量的影响。
  • 并发用户模拟 ：模拟了 1000 个并发用户请求推荐。
  • 对比实验 ：将使用缓存的结果与不使用缓存而每次都使用 SQL 查询生成推荐的结果进行对比。
  • 测试工具与环境 ：使用 Apache JMeter 进行服务器负载测试和性能测量。genSpace 服务器（包括缓存）用 Java 实现，服务器和客户端机器为普通的 Windows XP 机器，